Профессия data scientist
-
1 тема
Какие задачи решает data scientist
-
2 тема
Проекты, реализованные этой профессией
-
3 тема
Уровень зарплаты data scientist
-
4 тема
Зарплата в зависимости от опыта
-
5 тема
Навыки data scientist
-
6 тема
Как стать data scientist
-
7 тема
Сайты для повышения навыков data scientist
-
8 тема
Лучшие книги по data scientist
-
9 тема
Лучшие курсы по data scientist
Data Scientist – это специалист, который изучает данные, анализирует их и преобразует в полезные знания. До недавнего времени человек мог анализировать данные вручную, однако на сегодняшний день их объем настолько велик, что их обрабатывает искусственный интеллект. Поэтому специалист по Data Science должен уметь взаимодействовать с машинным обучением и программированием.
в месяц
в месяц
в месяц
- Опыт работы с Python на проектах среднего размера, базовые знания процесса разработки программного обеспечения
- Хорошее знание статистики
- Базовые знания и понимание алгоритмов машинного
- Базовые знания структур данных
- Базовые знания алгоритмов DL
- Знание методов машинного обучения и практический опыт решения задач ML
- Понимание статистики и методов анализа данных
- Понимание принципов разработки, внедрения и сопровождения ML-решений
- Опыт разработки на Python
- Знание методов машинного обучения и практический опыт решения задач ML
- Понимание статистики и методов анализа данных
- Понимание принципов разработки, внедрения и сопровождения ML-решений
- Опыт разработки на Python
Если вы увлекаетесь математикой, вычислениями и естественными науками, то вам отлично подойдет специальность Data Science. Освоить ее помогут специальные курсы, которых полно в Интернете. Вам необходимо изучить дисциплины, которые связаны с наукой о данных: информатику, математику и статистику. Также вам необходимо освоить машинное обучение, фильтрацию данных, и даже навыки решения проблем и деловую хватку. Будьте готовы пройти долгий путь, вы не станете специалистом за один день. Более того, Вам придется регулярно расширять свои знания и осваивать новые инструменты и технологии.
Особенность специальности в том, что вы понемногу занимаетесь и математикой, и программированием, и исследованиями. Вы не имеете возможность углубиться в какую-либо из этих сфер. Единственная часть, в которую можно по-настоящему погрузиться, — это подготовка данных и их презентация. Data Scientist, к сожалению или к счастью, большую часть времени тратит на подготовку данных. Более того, наука о данных стремительно развивается, поэтому специалисту необходимо постоянно учиться и переучиваться.
Глеб окончил факультет физической и квантовой электроники МФТИ. Глеб выбрал Data Sciencе, поскольку это и перспективное, и интересное направление. Новичкам, как правило, хочется применять как можно больше новых технологий и подходов. Однако Глеб уверен, что это не всегда необходимо. Поэтому он советует новичкам не тратить много времени на создание сложной модели, если она обеспечивает такое же качество, что и самая простая. Необходимо отдавать предпочтение наиболее быстрым и точным вариантам.
Открытая и бесплатная онлайн-платформа, на которой публикуются массивы данных, и каждый пользователь имеет возможность создавать модели на их основе. Это онлайн-площадка для научного моделирования, которая позволяет сотрудничать с другими специалистами по работе с данными и машинному обучению. В своей работе ресурс использует принципы краудсорсинга. Также на платформе размещены обучающие материалы и раздел для поиска работы в сфере работы с данными.
Платформа для проведения хакатонов в области Data Science. Соревнования позволяют начинающим специалистам учиться, практиковаться и создавать своё портфолио. Участники получают шанс получить работу Data Scientist в топовой компании. DataHack дает каждому возможность подумать над решениями задач науки на больших данных, перенять опыт профессионалов в сфере программирования и машинного обучения. Также каждый желающий может сразиться за то, чтоб оказаться на вершине хакатона.
Краткое изложение науки о данных для начинающих. Книга подойдет тем, кто не имеет базовых знаний по аналитике. При прочтении Вы ознакомитесь с Python, алгеброй, математическим анализом и статистикой, а также теорией вероятностей, машинным обучением и т.д. Автор уделяет отдельное внимание методам анализа соцсетей, работе с базами данных и SQL.
Книга будет полезной не только специалистам по Data Science, но также и аналитикам, бизнесменам, программистам и представителям прочих непрофильных специальностей. В книге детально описываются множество различных алгоритмов с иллюстрациями и примерами из практических заданий.
Java — мастхев для простроения научных моделей для производства. В книге Вы узнаете как использовать библиотеки Weka, MLlib и DL4j для решения задач по анализу данных. В начале описаны способы поиска и индексирования данных, затем рассказывается как анализировать и извлекать нужную информацию. Финальный этап обучения — обработка больших данных и их визуализация.
В книге подробно описаны реальные примеры использования статистических методов сбора и обработки данных. Автор освещает передовые направления в Data Science: машинное обучение, обработка естественного языка, распределенные вычисления и модели прогнозирования. Также в книге описаны инструменты глубокого погружения в науку о данных, в частности CatBoost, XGBoost и LightGBM.
«Data Scientist: с нуля до middle» от Нетологии. Курс будет полезен полным новичкам в Data Science, а также опытным разработчикам и аналитикам. В рамках учебной программы Вы научитесь пользоваться SQL, Python и библиотеками, применять математику в алгоритмах, обучать нейронные сети и создавать модели машинного обучения. В конце курса каждый студент защитит дипломный проект под руководством Senior Data Scientist, а также примет участие в финальном хакатоне, где вместе с одногруппниками решит реальный кейс.
«Профессия Data Scientist PRO» от Skillbox. На курсе обучают Data Science с нуля. В начале студентам рассказываются основы науки о данных, после чего они пробуют себя в трех направлениях: аналитика данных, машинное обучение и дата-инженерия. Затем Вы выбираете наиболее интересное направление, и погружаетесь в него. Курс подойдет и тем, кто никогда не слышал о Data Science, и начинающим программистам и аналитикам.
«Факультет Искусственного интеллекта» от GeekBrains. За 18 месяцев Вас обучат передовым методам обработки данных и машинного обучения. Вы научитесь строить прогнозы и повышать эффективность бизнес-процессов. Выпускники курса работают по таким специальностям:
-Data Analyst
-Data Scientist
-Computer Vision-специалист
-Machine Learning Engineer
-NLP-специалист
Компания заключает со студентом контракт, который гарантирует трудоустройство по специальности после окончания обучения. Более того, у GeekBrains есть государственная образовательная лицензия.